Articles

  • Panorama des solutions d’IA aux urgences disponibles en France en 2024

    Des solutions à différentes étapes du parcours patient

    Fluidifier les urgences :

    En France, les solutions d’intelligence artificielle pour les urgences s’étendent de l’orientation du patient avant son arrivée aux urgences à la prise de décision du médecin. S’il ne se trouve pas dans une situation où il est transporté automatiquement aux urgences et qu’il a des interrogations sur sa santé, le patient peut faire appel à l’intelligence artificielle par le biais la plateforme Triage d’Infermedica qui va l’orienter vers les urgences ou non en fonction de la gravité de ces symptômes. Cette solution est la seule du genre à être utilisée en France et elle permet aux patients de savoir si leur situation mérite ou non de se rendre aux urgences, ce qui permet un premier triage, évitant ainsi un encombrement inutile des services de l’hôpital.

    Avant l’arrivée des patients aux urgences, des solutions d’IA permettent aussi au personnel du service de s’organiser : en prenant en compte l’historique des urgences et les événements actuels, comme des pandémies ou une période de gel plus propice aux accidents de la route, les solutions vont permettre d’anticiper le flux des patients. C’est le cas de la solution Predict d’Optacare qui est utilisée au CHU de Nancy, ainsi qu’au centre psychiatrique de la ville. D’autres solutions comme celle développée dans le cadre du projet 3P-U de l’Université de Picardie, et Saniia de Calyps, permettent, en plus de prédire le flux des patients, de calculer les besoins en lits des urgences, ainsi que l’allocation en terme de personnel qu’il est nécessaire de consacrer.

    Ce sont en tout 4 solutions sur les 13 recensées qui permettent de fluidifier les urgences.

    Etablir un diagnostic d’urgence :

    Toutes les autres solutions d’IA disponibles en France pour les urgences permettent de dresser rapidement un diagnostic pour les patients.

    La majorité de ces solutions (6) ont la capacité de détecter rapidement les fractures. C’est le cas de deux solutions de Gleamer :

    • Boneview qui réalise une seconde lecture automatique pour s’assurer que le radiologue n’a pas oublié de fractures ou de lésions ;
    • et Chestview qui détecte directement les fractures sur les radios thoraciques.

    En plus de détecter de manière automatique les fractures thoraciques, Chestview les trie en fonction de leur gravité pour aider les urgentistes à prioriser la prise en charge des patients. C’est la seule solution parmi les 13 recensées, qui aide ainsi les urgentistes dans la prise de décision.

    Les solutions SmartUrgences, de Milvue, et Itis, d’Imadis Groupe, permettent elles aussi une relecture automatique des radiographies pour dresser des conclusions. Rayvolve d’Azmed est aussi utilisée à l’hôpital Lariboisière pour détecter automatiquement les détecter les fractures de la main, du poignet, de l’avant-bras, du coude, de l’épaule, du pied, de la cheville, de la jambe, du genou et du fémur.

    Qure.ai, de son côté, développe des solutions qui permettent d’assister les radiologues, grâce à qXR qui détecte automatiquement les pathologies thoraciques, et qER qui détecte automatiquement les hémorragies et les fractures crâniennes. La dernière solution recensée qui assiste le radiologue est Cina-LVO d’Avicenna.ai qui détecte automatiquement les occlusions de gros vaisseaux (LVO) de la circulation antérieure sur les angiographies CT de la tête.

    Pour aider les cardiologues à détecter les anomalies cardiaques d’urgence, le néerlandais Philips propose la solution Cardiologs qui effectue une analyse automatique des ECG.

    D’autres innovations disponibles à l’étranger

    Des solutions d’IA qui couvrent des pans qui ne sont pas couverts en France existent dans d’autres pays :

    • Medknowts, qui est utilisée aux États-Unis, permet de noter automatiquement dans le dossier médical du patient ce que le patient va dire à son arrivée aux urgences, ce qui a permis de réduire de 67 % le temps passer à l’accueil du client ;
    • Corti AI, qui est utilisée au Danemark, permet d’envoyer automatiquement une ambulance vers le patient qui appelle le standard des urgences lorsque l’IA détecte un arrêt cardiaque ;
    • la solution de la start-up israélienne MDGo permet d’envoyer automatiquement une ambulance vers le patient lorsque l’IA présente dans son véhicule détecte un accident grave qui nécessite l’intervention des secours et un transfert vers les urgences.

    Cartographies des solutions d’IA aux urgences présentes en France

    Les 13 solutions d'IA aux urgences utilisées en France @ Health&Tech Intelligence
    Les 13 solutions d’IA aux urgences utilisées en France – @ Health&Tech Intelligence

  • 42 solutions numériques d’IA en imagerie médicale répertoriées : l’oncologie domine le secteur

    Des solutions qui utilisent principalement du deep learning

    La radiologie est l’un des secteurs de la santé qui a été le premier à utiliser l’intelligence artificielle (IA) que ce soit pour aider les radiologues à dresser des diagnostics, pour segmenter plus rapidement l’anatomie ou les tumeurs des patients, ou pour faciliter la recherche clinique pour les chercheurs. De ce fait, 42 solutions sont actuellement utilisées en France. Et s’il existe une multitude de types d’intelligence artificielle (machine learning, traitement automatique du langage naturel, deep learning, etc…), le deep learning est celui qui est le plus utilisé en radiologie, pour ne pas dire le seul, parce que quelques rares exceptions existent.

    De nombreuses applications du deep learning en radiologie :

    Le deep learning est une sous catégorie du machine learning dans laquelle la machine va apprendre par elle-même à partir de grandes quantités de données : elle utilise plusieurs couches d’apprentissage”pour reconnaître des modèles ou des tendances dans des informations complexes, comme des images ou des textes. Plus la machine est exposée à des exemples, plus il devient capable de prendre des décisions ou d’effectuer des tâches précises, comme identifier des pathologies ou segmenter des tumeurs. Les solutions de radiologies qui utilisent le deep learning et qui sont utilisées dans les établissements français permettent, par exemple, d’assister la radiologue pour l’aider à émettre un diagnostic (Pionus, Odiasp, Transpara), d’améliorer la qualité des images par la reconstruction de manière automatique (Breast-SlimView, Philips Precise Image), ou encore de détecter des lésions et de les classer automatiquement (CorEX).

    Sur les 42 solutions utilisées en France, 36 d’entre elles utilisent des algorithmes de deep learning. Le machine learning est le deuxième type d’IA utilisé en radiologie et bien qu’il soit moins performant que le deep learning, il permet, entre autres, de suggérer aux professionnels de réaliser certaines échographies pour le nourrisson (Projet SUOG), ou encore d’accompagner les médecins dans leur prise de décision en segmentant les lésions sur les examens de TEP-TDM afin d’en extraire les caractéristiques usuellement reportées dans les comptes-rendus (PaIRe).

    Une utilisation majoritaire dans les examens par scanner et par radiographie

    Les solutions d’IA qui sont utilisées dans les examens par scanner et par radiographie en France concernent plus de trois quarts des 42 solutions (31). Cela s’explique par le fait que le développement de l’IA permet aux algorithmes de détecter des informations, segmenter et classer des images grâce à l’apprentissage automatique, à force d’entraînement : les examens par scanner et par radiographie étant ceux qui sont le plus souvent réalisés, la production de données pour l’entraînement des algorithmes qui en découle permet de les rendre plus performant.

    Même si les deux types d’examen sont au coude à coude, l’intelligence artificielle reste essentiellement utilisée dans ceux effectués par scanner : 18 solutions d’IA sont utilisées en France dans les examens par scanner, contre 14 solutions pour les examens par radiographie (dont une solution qui est utilisée pour les deux types d’examen, ainsi que pour les IRM : AI-Rad Companion de Siemens Healthineers). Dans le cadre des examens par scanner, l’IA va principalement venir détecter des pathologies, des anomalies ou des fractures, alors que dans les examens par radiographie, l’IA va venir lire l’image pour analyser et donner des solutions aux professionnels.

    L’IA beaucoup moins utilisée pour les échographies :

    Alors que 31 solutions d’IA utilisée en radiologie en France servent pour les examens par radiographie ou par scanner, 11 d’entres elles sont utilisées pour les examens par IRM (dont 3 qui sont aussi utilisées pour les examens par scanner), ce qui n’est pas négligeable. Mais le type d’examen dans lequel l’intelligence artificielle est la moins utilisée est l’échographie, puisque seule 2 solutions, dont une qui n’est pas encore aboutie : FemEndo, sont utilisées pour cette spécialité : parmi elles ont retrouve le projet SUOG de la Sorbonne Université qui est un outil d’assistance pour tout opérateur d’échographie, qui fournit un guidage intelligent et itératif lorsqu’il constate un aspect inhabituel chez le fœtus. Cet outil suggère, en temps réel et pendant l’échographie, les images échographiques à réaliser pour identifier les signes nécessaires pour porter un diagnostic.

    Le fait que presque aucune solution n’est utilisée lors des échographies réside dans sa complexité d’utilisation, comme l’indique le docteur Ferdinand Dhombres, responsable du projet SUOG. Cette complexité s’explique par le fait que l’échographie, à la différence d’autres techniques d’imagerie, pose des défis particuliers en raison des nombreuses variations possibles dans le positionnement de la sonde et des différentes coupes réalisées. Cela nécessite donc des approches hybrides, comme celle adoptée par SUOG, qui associent un modèle d’apprentissage supervisé à des algorithmes de raisonnement sémantique.

    Des solutions pour la neurologie et l’oncologie

    L’oncologie et la neurologie sont les aires thérapeutiques qui possèdent le plus de solutions d’intelligence artificielle en radiologie : 8 solutions sont utilisées pour la détection de différents cancers et 7 sont utilisées en neurologie. En oncologie, les cancers du sein et du poumon sont les cancers les plus représentés, avec 3 solutions en radiographie pour le cancer du sein – ils détectent les lésions pour aider le médecin dans son diagnostic de la pathologie -, ainsi que 4 solutions pour le cancer du poumon. L’aide au diagnostic du cancer du foie et du cancer de la prostate sont aussi possibles grâce aux solutions d’IA utilisées en France.

    En neurologie, plusieurs solutions assistent les radiologues dont la détection de pathologies cérébrales, que ce soit des AVC ou des hémorragies cérébrales : l’IA permet une interprétation plus rapide des images de scanner. La détection et l’aide au diagnostic pour les fractures, les déformations osseuses, les pathologies thoraciques, l’endométriose et la dénutrition sont aussi concernées par des solutions d’IA utilisées en France.

    Cartographie des solutions d’IA en radiologie utilisées en France :

    Vous trouverez la liste des solutions répertoriées sur cette cartographie interactive :

     

  • Cartographie des entreprises proposant une offre de téléradiologie : vers une consolidation du marché

    Vers une consolidation du marché de la téléradiologie

    Pour comprendre le paysage français de la téléradiologie, H&TI fait également le point sur les principaux acteurs du secteur dans le pays, et recense par la même occasion les entreprises de la santé numérique qui proposent des solutions sur ce marché.

    En France, au moins 9 entreprises se positionnent en tant que fournisseurs de solutions techniques dans ce domaine restreint, où la consolidation du marché s’illustre par une série d’acquisitions notables :

    • En 2024 : Imadis, leader de la téléradiologie d’urgence en France, et Deeplink Medical, spécialiste des plateformes de gestion des données médicales, ont fusionné pour créer Imadis Groupe. Ce rapprochement stratégique vise à renforcer l’offre de radiologie à distance en combinant l’expertise médicale d’Imadis avec les solutions technologiques de Deeplink ;
    • Face à la financiarisation croissante du secteur de la radiologie, notamment avec l’entrée de fonds d’investissement dans le domaine, Imadis a levé 10 millions d’euros auprès de ses propres radiologues, permettant ainsi à ceux-ci de renforcer leur contrôle sur le capital. Cette décision vise à préserver l’indépendance médicale d’Imadis tout en accélérant sa croissance ;
    • TIM, un opérateur de téléradiologie, et EDL, un éditeur de logiciels RIS, ont signé un partenariat technique et commercial en juin 2024. Cet accord vise à améliorer l’offre d’imagerie médicale en France, en intégrant les services de téléradiologie directement dans le logiciel RIS Xplore d’EDL.

    Un marché à 162,9 M€ de CA

    En 2022, les entreprises du secteur cumulent un CA de plus de 162 M€. Mais ces entreprises ne sont pas uniquement positionnées sur la téléradiologie, elles le sont également pour :

    • les PACS / RIS ;
    • les DRIMbox ;
    • la coordination des soins ;
    • l’optimisation des soins pour les essais cliniques ;
    • les DPI, etc.

    L’IA encore peu intégrée dans les plateformes de téléradiologies

    Les solutions de téléradiologies sont matures, avec des déploiements dès 2006. Toutefois, en termes d’innovation seulement 2 solutions ont de l’IA sur leur plateforme. Il s’agit de Nexus Platform de Nehs Digital (partenariat avec Gleamer) et d’ITIS de Deeplink Medical (partenariat avec Gleamer et Aidoc).

    2 solutions ont obtenu le marquage CE et sont considérés comme dispositif médical de classe I, il s’agit des solutions Covalia de Maincare et ITIS de Deeplink Medical.

    Ecosystème de la téléradiologie

    En France, les 5 plus grandes structures médico-organisationnelle qui proposent une plateforme technologique de téléradiologie à des établissements de santé sont :

    Ces 5 structures sont celles ayant remportés les lots 1 à 5 et le lot unique des centrales d’achat Resah et Uniha respectivement. Elles réalisent à elles seules 2 610 000 actes par an.

  • Le déploiement de solutions de réutilisation des données freiné par une fragmentation des paysages numériques (rapport)

    Un sujet qui intéresse les chercheurs et les industriels

    La réutilisation des données de santé pour d’autres fins que la prise en charge des patients est devenue un enjeu majeur à l’ère du numérique. Pourtant le Forum économique mondial a déclaré que 97% des données de santé produites n’étaient pas réutilisées que ce soit pour la recherche, la mise en place d’innovations ou de politiques. C’est dans ce contexte que des chercheurs et industriels (37 experts en tout) se sont réunis au Einstein Center Digital Future de Berlin en novembre 2023 et ont débattu des possibilités offertes par ces données pour améliorer les systèmes de santé et proposer des innovations. Les points essentiels de cette conférence ont été repris dans le rapport “Creating value from the secondary use of health data : international examples, Best practices, and opportunities to Scale” publié dans le Communications of the Association for Information Systems (CAIS) Journal en septembre 2024.

    L’importance de la qualité des données

    La qualité des données est l’un des sujets abordés lors de cette conférence et les points de vue des experts universitaires et industriels convergent. Les deux perspectives s’accordent sur l’importance d’une approche multidimensionnelle de la qualité des données, reconnaissant qu’il ne suffit pas d’évaluer uniquement les aspects techniques. Une bonne collaboration entre experts métiers et techniques est essentielle pour évaluer pleinement la pertinence des données dans un contexte donné, qu’il s’agisse de recherche ou d’applications industrielles. Ainsi, les deux mondes se rejoignent sur l’idée que la qualité des données ne peut être séparée de leur finalité d’utilisation, et que des partenariats interdisciplinaires sont la clé pour maximiser leur potentiel dans le cadre d’une utilisation secondaire de celles-ci.

     

    Pour Agnieszka Patecka, chercheuse spécialisée sur l’usage secondaire des données à l’European New School of Digital Studies, la qualité des données doit être comprise en fonction de leur “pertinence pour l’usage” : elle comprend une dimension technique, qui inclut des critères objectifs tels que l’exactitude et la complétude des données, et une dimension contextuelle qui concerne l’adéquation des données à un usage spécifique. Une vision que les industriels présents ont rejoint en indiquant que la création de valeur à partir des données de santé repose sur leur qualité ainsi que sur leur usage, et que ceux-ci doivent être assurés tout au long de la vie des données.

     

    Les industriels et les chercheurs s’accordent sur l’idée que la qualité des données ne peut être séparée de leur finalité d’utilisation, et que des partenariats interdisciplinaires sont la clé pour maximiser leur potentiel

    Des obstacles empêchant une utilisation secondaire à grande échelle

    Si les experts ont conscience de l’importance de la réutilisation des données de santé dans le cadre de la recherche ou de la mise en place de politiques industrielles et publiques, de nombreux obstacles, comme l’interopérabilité, la qualité des données et les questions de protection de la vie privée, persistent et freinent une adoption plus globale. Lors de la conférence, ils ont pris l’exemple de l’Espace européen des données de santé (EHDS), qui est une initiative pionnière dans la question de l’usage secondaire des données de santé de manière transfrontalière, mais qui reste confrontée à une fragmentation du paysage numérique européen et aux défis liés à la normalisation des données.

    Plusieurs initiatives internationales

    La conférence a aussi été l’occasion de présenter plusieurs initiatives internationales portant sur l’usage secondaire des données de santé, notamment des initiatives états-uniennes, allemandes et danoises. Vivli est l’une des plateformes qui a été présentée : elle permet le partage de données de haute qualité issues d’essais cliniques afin que les chercheurs et les entreprises pharmaceutiques puissent les réutiliser après la publication des résultats. Avec des données provenant de 3,7 millions de patients au travers de 127 pays, elles ont permis la publication de 265 études dans le monde.

     

    Les experts ont aussi mentionné le gouvernement du Danemark qui a su s’illustrer dans le domaine, notamment pour son avance dans l’utilisation des données des dossiers patients informatisés pour des recherches à l’échelle européenne sur l’intelligence artificielle (IA) et les modèles prédictifs. Ils ont toutefois noté que le déploiement de solutions n’est pas parfait à cause de difficultés liées à l’accès aux données et à l’interopérabilité.

  • Exec summary – Numérique en santé et personnes âgées : une offre abondante, mais une adoption inégale

    La France est confrontée à une transformation démographique majeure

    En 2023, environ 21% des Français avaient plus de 65 ans. En 2030, plus de 30% des français auront plus de 60 ans et pour la première fois, les plus de 65 ans seront plus nombreux que les moins de 15 ans​. Cette longévité s’accompagne de défis économiques, sociaux et sanitaires importants. Le vieillissement accélère l’incidence des maladies chroniques, augmente les besoins en soins (dépendance) et renforce la pression sur le système de santé. Selon la Direction de la Recherche, des Études, de l’Évaluation et des Statistiques (DREES), environ 2 millions de personnes bénéficieront de l’Allocation personnalisée d’autonomie (APA) d’ici 2050, contre 1,4 million en 2023​.

     

    Ce phénomène impose de repenser les politiques publiques pour prévenir la dépendance et accompagner les personnes âgées dans leur souhait de vieillir dans de bonnes conditions. Pour répondre à cette situation, la France a élaboré une stratégie nationale du bien-vieillir, visant à prévenir la perte d’autonomie et à améliorer la qualité de vie des seniors et des personnes âgées.

    @Préparer la France de demain, ajouter de la vie aux années. Stratégie « bien vieillir ». Stratégie interministérielle

     

    La trajectoire démographique soulève des questions en matière de santé, prévention, dépendance. Health&Tech Intelligence vous propose un tour d’horizon du sujet ; stratégie nationale, marché de la silver économie, mais aussi la place du numérique dans la feuille de route, et quels sont les facteurs déterminants à son adoption. Ce dossier est composé des éléments suivants :

    La population française vieillit, marquant un tournant démographique. Ce contexte impose de repenser les politiques publiques pour répondre aux enjeux du bien vieillir, de la prévention et de la dépendance. Plan antichute, investissement financier, création d’une cinquième branche, virage domiciliaire, la stratégie interministérielle propose des pistes pour préparer la société française.

    Avec 56 solutions recensées allant du maintient à domicile et la prévention des chutes à la lutte contre l’isolement et les maladies neurodégénératives, la Silver Tech se positionne comme un acteur clé dans l’amélioration du bien-être des seniors en proposant des innovations répondant aux défis croissants du vieillissement de la population.

    Amélioration de l’autonomie, prévention des chutes, lutte contre l’isolement, soutien aux aidants et professionnels de santé… Les solutions numériques continuent de répondre aux besoins des personnes âgées et de leur entourage, en matière de santé et de bien-être. Où en est-on aujourd’hui et qu’en dit la littérature scientifique ?

    La perception des solutions de la Silver Tech par leurs utilisateurs finaux varie en fonction de plusieurs facteurs (littératie numérique, accessibilité, soutien social…). Cet article propose une analyse des bénéfices, défis et axes d’amélioration de ce ces innovations et de leur adoption par les personnes âgées, leurs aidants et les professionnels de santé.

    La silver économie en France est en pleine expansion, avec 19 millions de personnes de plus de 60 ans en 2024 et un marché estimé à 130 milliards d’euros d’ici 2030. Cette dynamique est portée par un vieillissement de la population général notamment les plus de 80 ans, dont le nombre augmentera de 70 % d’ici 2030.

    Le marché de la silver économie couvre des secteurs variés tels que l’assurance, l’habitat, l’inclusion, etc. Les services à la personne et la santé tirent leur épingle du jeu. Toutefois, cette croissance s’accompagne de défis complexes, notamment la diversification des besoins des seniors et la difficulté de rendre ces offres accessibles à tous.

    Malgré des investissements importants de la part de l’État et une abondante offre de services privés, le secteur du “bien vieillir” fait face à de nombreuses pressions. Le manque d’attractivité des métiers du médico-social, la fracture numérique, et l’isolement des seniors sont autant de défis qui freinent son développement. Voici un tour d’horizon de l’environnement du bien vieillir en France.

     

  • Annexes : matrices SWOT et PESTEL – Une opinion publique sensibilisée au bien vieillir

    @Health & Tech Intelligence

     

    CONTEXTE DU “BIEN VIEILLIR” EN FRANCE
    INTERNE EXTERNE
    FORCES FAIBLESSES OPPORTUNITES MENACES
    Une impulsion politique et une prise de conscience collective : de nombreuses avancées entre 2017 et 2023 sur le bien vieillir, avec une hausse des moyens (21 milliards en 2023), un plan anti-chute, la création de services d’aide à domicile (SAD), des offres de répit pour les aidants, etc. Manque de professionnels spécialisés : pénurie de gériatres et d’infirmiers spécialisés dans la prise en charge des personnes âgées. Développement des offres (services à domicile) : avec l’évolution des attentes des seniors, la demande pour les services de soins à domicile et les dispositifs de maintien à domicile est en pleine croissance. Les services d’aides ménagères, de soins infirmiers à domicile et les adaptations du logement offrent des solutions pour prolonger l’autonomie des seniors. Le plan national de développement des services à domicile en France prévoit une augmentation du financement des aides à domicile pour les personnes âgées. Isolement social des seniors : un grand nombre de personnes âgées souffrent d’isolement social, en particulier celles qui vivent seules ou en milieu rural. Cela a un impact direct sur leur santé mentale et physique, ainsi que sur leur bien-être général. En France, près de 27 % des personnes âgées de 75 ans et plus sont considérées comme isolées socialement, selon la Fondation de France.
    Amélioration des soins de santé : la prise en charge médicale des personnes âgées s’est améliorée. Les dispositifs de soins spécialisés pour les seniors (gériatrie, soins palliatifs, rééducation) s’adaptent et innovent pour mieux répondre aux besoins de cette population. Attractivité et valorisation des métiers : certains métiers du médico-social ne sont pas suffisamment valorisés. Les conditions de travail sont difficiles et les salaires sont 25 % inférieurs à la moyenne nationale. Émergence de nouvelles initiatives pour l’inclusion sociale : de plus en plus d’initiatives sociales et communautaires visent à renforcer le lien intergénérationnel et à lutter contre l’isolement des personnes âgées, créant des environnements plus favorables au bien vieillir. En France, des initiatives comme les colocations intergénérationnelles (entre étudiants et seniors) ou les maisons de retraite “ouvertes sur la ville” favorisent les interactions entre les générations. Pression sur les systèmes de santé et de retraite : le vieillissement rapide de la population entraîne une pression sur les systèmes de santé et les régimes de retraite, avec des risques de sous-financement et de réduction de la qualité des services disponibles. En France, le déficit de l’Assurance Maladie, alimenté par les coûts liés aux seniors, pourrait atteindre 10 milliards d’euros d’ici 2030.
    Programmes de prévention et promotion de la santé : de nombreuses campagnes de prévention (nutrition, activité physique, lutte contre l’isolement) sont développées pour favoriser le bien vieillir. Ces programmes incitent à adopter des comportements favorables à la santé dès la retraite pour maintenir l’autonomie. Complexité d’utilisation : de nombreuses technologies ne sont pas suffisamment adaptées aux capacités cognitives ou motrices des personnes âgées, créant une barrière à l’utilisation des dispositifs numériques pour les seniors. Le support des aidants : en France, on estime qu’il y a environ 11 millions d’aidants familiaux. Ces personnes, souvent non professionnelles, apportent un soutien régulier à un proche en situation de dépendance, de maladie ou de handicap. Fracture numérique : une partie des personnes âgées n’a pas encore intégré les technologies numériques dans leur quotidien, soit par manque de compétences, soit par absence d’accès. Plus d’une personne de plus de 60 ans sur trois est en situation d’illectronisme.
    Un riche écosystème d’entreprises : aide à la personne, santé, habitat, finance, les entreprises privées proposent de multiples offres en faveur du “bien vieillir”, notamment en termes de services à la personne et de santé. Crise du logement adapté : les logements accessibles et conçus pour les personnes âgées sont rares, ce qui peut mener à une perte d’autonomie prématurée ou à des situations dangereuses (risques de chutes, manque de confort). En 2022, seulement 6 % des logements en France sont adaptés aux personnes âgées. Inégalités socio-économiques et territoriales (soins à deux vitesses) : les seniors à faibles revenus ou vivant dans des zones rurales ont moins accès aux soins, aux activités sociales et aux services de santé adaptés (cf : coût élevé de certaines solutions).

     

     

     

     

  • 56 solutions numériques répertoriées en faveur du bien vieillir : un fort engagement pour prévenir les chutes

    Les grandes tendances de la Silver Tech en 2024

    Pour répondre à l’enjeu du vieillissement de la population, plusieurs approches ont émergé pour améliorer la qualité de vie des seniors et des personnes âgées. Ces tendances visent à offrir des solutions complètes pour favoriser un vieillissement actif, prolonger la durée de vie en bonne santé et mieux traiter les pathologies liées à l’âge.

    • Approche sociale : elle se concentre sur l’amélioration des interactions sociales et de la qualité de vie des seniors, notamment à travers des services comme les résidences adaptées, l’assistance à domicile, et les plateformes permettant de maintenir le lien social. L’objectif est de lutter contre l’isolement et de promouvoir un vieillissement actif et connecté à la société;
    • Approche longévististe : cette tendance vise à prolonger la durée de vie en bonne santé grâce aux avancées biomédicales. Les recherches dans le domaine de la longévité s’intéressent aux solutions permettant de ralentir le vieillissement biologique, notamment via des innovations en génétique, en médecine régénératrice, ou encore dans le domaine de la thérapie cellulaire;
    • Approche curative spécialisée : ici, l’accent est mis sur les soins spécifiques aux maladies liées à l’âge, comme la démence, l’arthrose, ou les maladies cardiaques. Les innovations technologiques, notamment dans les dispositifs médicaux et les thérapies ciblées, jouent un rôle clé pour améliorer le traitement et la prise en charge de ces pathologies, souvent coûteuses et lourdes pour les systèmes de santé;
    • Approche préventive : la prévention reste cruciale pour limiter les maladies chroniques chez les seniors. Cette tendance se traduit par une attention particulière portée à la nutrition, à l’activité physique, et au suivi des signes précoces de maladies. L’adoption d’objets connectés comme les montres de suivi de santé, les appareils de téléassistance, et les outils de suivi des constantes vitales permet de mieux prévenir les risques et de retarder l’apparition de problèmes graves.

    Les solutions dédiées à prévenir les chutes des personnes âgées

    Chaque année en France, plus de 9 300 personnes âgées de 65 ans et plus décèdent des suites d’une chute. Ces incidents sont responsables de nombreuses hospitalisations, avec environ 76 000 admissions annuelles pour des fractures du col du fémur. Les personnes âgées de 65 ans et plus subissent en moyenne trois chutes par an, ce qui souligne l’importance de la prévention des chutes chez cette population vulnérable.

    Plusieurs solutions ont été recensées pour prévenir le risque de chute chez les personnes fragiles, notamment :

    • Life plus et sa solution Dona Care est un dispositif basé sur la surveillance proactive, permettant de suivre en temps réel l’état de santé des résidents tout en respectant leur vie privée. L’objectif est d’alerter les équipes médicales rapidement en cas de détection de signaux préoccupants, comme des chutes ou des variations soudaines dans les habitudes quotidiennes, afin d’assurer une intervention rapide ;
    • Zoe Care propose une solution de télésurveillance non intrusive pour la santé des seniors. Utilisant la connexion Wi-Fi, elle détecte les mouvements, les chutes et les comportements anormaux sans recourir à des caméras ni appareils portables. Elle envoie des alertes aux soignants en cas d’urgence et permet de suivre l’activité quotidienne des personnes âgées, tout en respectant leur vie privée.

    Faire face aux maladies neurodégénératives grâce au numérique

    L’Alzheimer en France, une urgence croissante pour mieux accompagner malades

    La maladie d’Alzheimer, la plus courante des maladies neurodégénératives, touche environ 900 000 personnes en France, avec 225 000 nouveaux cas par an.  Majoritairement présente chez les plus de 80 ans (15 %), elle affecte aussi des personnes plus jeunes. En effet, environ 33 000 patients de moins de 60 ans sont atteints de cette maladie. Ces chiffres soulignent l’urgence de développer des solutions pour mieux accompagner malades et aidants dans leur quotidien.

    À titre d’exemple, Lili Smart a développé une solution connectée pour les patients Alzheimer qui inclut une montre pour le patient ainsi que des capteurs à domicile et une application. La montre affiche des pictogrammes pour rappeler les tâches essentielles (prendre des médicaments, manger), tandis que les capteurs surveillent les habitudes de vie. Les aidants peuvent également être informés en cas de comportement inhabituel.

    Anticiper et relever les défis de la maladie de Parkinson

    Les maladies neurologiques sont aujourd’hui la principale cause d’invalidité et la deuxième cause de décès dans le monde, selon Santé publique France. Parmi elles, la maladie de Parkinson a vu son nombre de cas doubler entre 1990 et 2015, principalement en raison du vieillissement de la population. En 2015, sur 527 423 décès chez les personnes de 50 ans et plus, 1,8 % étaient liés à cette maladie (soit 9 638 décès). D’ici 2030, on estime qu’une personne sur 120 de plus de 45 ans pourrait en être atteinte.

    Des solutions comme NeuroClues proposent une approche basée sur des outils de diagnostic non invasifs pour la détection précoce de troubles neurologiques comme la maladie de Parkinson. Ils utilisent des technologies avancées, notamment des capteurs et des algorithmes d’intelligence artificielle, pour analyser des données physiologiques et comportementales. L’objectif est d’améliorer la prise en charge des patients en permettant une identification rapide des symptômes, facilitant ainsi une intervention médicale plus efficace et précoce.

    La mobilité des seniors un enjeux capital

    La mobilité des seniors en France est un enjeu croissant avec le vieillissement démographique. Actuellement, les seniors se déplacent moins fréquemment que les plus jeunes en raison de la retraite, de la baisse des revenus et de la diminution des capacités physiques. Cependant, la majorité des seniors, notamment les 65-74 ans, restent motorisés, même si l’usage de la voiture en tant que passager augmente avec l’âge. Alors que les personnes de plus de 55 ans effectuent en moyenne au moins 4 déplacements par jour, à 75 ans, ce chiffre passe à moins de 3 par jour.

    Les solutions proposées par les entreprises pour favoriser la mobilité des personnes âgées comprennent celles destinées à la rééducation et à l’activité physique. À ce titre, nous pouvons citer deux solutions développées par EzyGain :

    • EMA, un dispositif de rééducation pour la marche et l’équilibre, destiné aux personnes en perte d’autonomie. Il combine un harnais de sécurité et des capteurs connectés pour analyser les mouvements et les progrès des patients en temps réel. Cette solution est conçue pour des séances de rééducation à domicile ou en centre, permettant un suivi personnalisé et sécurisé des exercices, tout en motivant les utilisateurs grâce à un retour direct sur leurs performances;
    • CycloSense, quant à lui, est un capteur connecté conçu pour transformer un vélo d’intérieur ou un pédalier en un appareil intelligent. Il permet de suivre les performances en temps réel, tout en rendant l’exercice plus ludique grâce à des paysages immersifs et des jeux interactifs. Compatible avec la réalité virtuelle, CycloSense aide à travailler l’endurance, la coordination, la concentration et la mobilité.

    Pour lutter contre l’isolement des personnes âgées, plusieurs initiatives sont mises en place en France. Ces actions incluent des programmes de soutien à domicile, des activités sociales pour favoriser les interactions, ainsi que des dispositifs numériques pour maintenir le lien avec les proches. Des associations locales œuvrent à la création de réseaux de bénévoles pour accompagner les personnes âgées isolées.

    Au-delà de ces initiatives, d’autres solutions proposent de lutter contre l’isolement des personnes âgées en favorisant le lien social :

    • Lumeen propose une solution de réalité virtuelle thérapeutique et sociale destinée aux établissements de santé et médico-sociaux. Elle permet aux patients de vivre des expériences immersives variées (relaxation, voyages, réminiscence) pour améliorer le bien-être, réduire l’anxiété, la douleur et les troubles du comportement. La solution est utilisée par les Ehpad et les hôpitaux pour personnaliser les soins et renforcer le lien social.
    • LiNote est une solution conçue pour faciliter la communication avec les personnes âgées, notamment celles ayant des difficultés avec les nouvelles technologies. Elle permet de passer des appels vidéo sans nécessiter d’interaction de la part de l’utilisateur. Les proches peuvent également envoyer des photos, vidéos et messages, qui s’affichent automatiquement sur l’appareil.

    La technologie pour assister les professionnels de santé

    Les solutions de soutien aux professionnels de santé pour le bien vieillir répondent à l’impératif de qualité et d’efficacité des soins, mais aussi à celui de la prévention. À ce titre, Telegrafik propose une solution de suivi automatisé des températures pour les Ehpad. Des capteurs discrets mesurent en temps réel la température et l’humidité dans différentes zones, comme les chambres et les espaces communs. Les données sont accessibles via un extranet, et des alertes sont configurables lorsqu’une température dépasse un certain seuil.

    Oso-AI propose une solution d’« oreille augmentée » destinée aux professionnels de santé, visant à améliorer la sécurité des résidents et à faciliter le travail des soignants. Grâce à l’intelligence artificielle, le système détecte des événements tels que les chutes, les appels et les cris, permettant une intervention rapide sans nécessiter de rondes régulières. Cela réduit le stress des soignants, améliore les conditions de travail et optimise la qualité des soins.

    Cartographie des solutions destinées aux personnes âgées

    Vous trouverez la liste des solutions répertoriées sur cette cartographie interactive :

     

  • Prévention : quelles perspectives pour l’usage de l’IA au service des priorités de santé publique ?

    L’IA émerge comme un levier stratégique majeur de la prévention en santé publique. Grâce à sa capacité à analyser des volumes considérables de données, l’IA offre des perspectives inédites pour améliorer les stratégies de prévention. En permettant une identification plus précise des individus à risque, une prédiction plus fiable des maladies et une optimisation des ressources, elle pourrait transformer le paysage de la santé publique. Les avancées récentes dans ce domaine, illustrées par une croissance exponentielle des publications scientifiques, témoignent de son potentiel à transformer les approches préventives.

    Dans cette nouvelle étude premium, Health & Tech Intelligence explore les perspectives offertes par l’IA pour soutenir les priorités de santé publique. Une revue approfondie des applications actuelles de l’IA en prévention y est proposée, ainsi qu’une analyse des initiatives innovantes en France et des tendances internationales qui façonnent l’avenir de la prévention. Un entretien exclusif avec le Dr Nicolas Leblanc, président du syndicat national des médecins de santé publique (SNSP) vient compléter ces travaux.

    En mettant en lumière les cas d’usage de l’IA, l’étude vise à offrir un panorama complet de ses contributions potentielles pour une prévention plus efficace et mieux ciblée.

    🔎 Analyses

    Maladies chroniques, santé mentale des jeunes, santé des femmes… Les priorités nationales en matière de prévention

    Avec 100 000 décès annuels évitables et 24 millions de patients souffrant de maladies chroniques, le renforcement de la prévention devient urgent en France. Il s’agit désormais d’élargir l’usage des outils existants qui fonctionnent bien (DMP, téléconsultation) tout en développant de nouveaux dispositifs innovants. Un budget de 170 M€ est alloué pour faire émerger et soutenir ces innovations.

    👉 Plus de détail sur le contexte français de l’innovation en prévention sont disponibles dans cet article.

    Revue de la littérature : comment l’IA peut-elle soutenir la prévention et renforcer la santé publique ?

    L’IA transforme la prévention en analysant d’importants volumes de données pour aider professionnels et autorités de santé à optimiser leurs stratégies. La croissance exponentielle du nombre d’études publiées ces 20 dernières années, surtout à partir de 2020-2021, témoigne de son intérêt pour la santé publique, pour une efficacité et une efficience améliorées.

    👉 Une analyse détaillée de la sémantique de la prévention dans la recherche et de l’évolution récente des publications, ainsi qu’une sélection bibliographique spécifique, sont à retrouver ici.

    Les acteurs de la santé s’engagent pour relever les défis du grand âge et des maladies chroniques :

    Portée par l’innovation technologique et la demande croissante de soins préventifs, de plus en plus d’acteurs de la santé se mobilisent au service de la prévention. Hôpitaux, start-ups, laboratoires pharmaceutiques et assureurs mettent en place des initiatives ciblées pour personnaliser les soins, réduire les risques et améliorer la qualité de vie des patients.

    👉 Un tour d’horizon des initiatives de prévention, lancées récemment en France, est disponible sur ce lien.

    Entretien expert : “L’accompagnement humain au changement est essentiel pour favoriser l’adoption de l’IA” (N. Leblanc, SNSP)

    Ciblage des populations à risque, amélioration des diagnostics et le suivi des traitements… Dans un entretien exclusif, le Dr Nicolas Leblanc, président du syndicat national des médecins de santé publique (SNSP), explore l’impact croissant de l’IA à différents niveaux de la prévention, tout en soulignant l’importance d’un accompagnement humain constant pour favoriser son adoption et maximiser son intérêt.

    👉 Entretien à lire ici.

    Pour aller plus loin :

    Le Think Tank Health&Tech a fêté 2 ans de travaux sur la Prévention et le numérique, le 12 septembre à Parisanté Campus. Le Pr Didier Lepelletier, président du HCSP, et le Dr Lise Alter, directrice générale de l’AIS, ont fait voix commune pour appeler à une volonté politique incarnée et une coordination nationale des financements des actions de prévention soutenues et accélérées par le numérique.

    👉 Vous pouvez consulter l’article consacré à cette rencontre sur ce lien : AIS et HCSP appellent à une ambition politique coordonnée de financement des actions soutenues par le numérique.

    🗺️ Cartographies

    Cartographie des cas d’usage de l’IA en prévention et au service de la santé publique

    De la surveillance des maladies et des épidémies à l’analyse des déterminants de santé et la lutte contre les inégalités, au moins 42 cas d’usage de l’intelligence artificielle (IA) en prévention peuvent être recensés. Ils se répartissent sur 5 axes principaux que sont : la modélisation prédictive, l’aide à la décision, le changement des comportements, le ciblage et l’optimisation des processus.

    👉 Un tableau détaillé des cas d’usage repérés ainsi qu’une infographie illustrant la répartition des cas d’usage de l’IA en prévention sont disponibles ici.

    Panorama des tendances internationales de l’innovation en prévention

    Du big data aux thérapies numériques (DTx), en passant par la gestion de la santé populationnelle et la vaccination, des initiatives utilisant le numérique ou l’IA existent à différents niveaux de la prévention. Elles permettent de mieux comprendre les facteurs de risque, de détecter précocement les maladies et d’améliorer la qualité de vie des patients.

    👉 Article à consulter en suivant ce lien.

    Cartographie des entreprises proposant une solution d’IA en prévention en France :

    Au moins de 44 solutions d’intelligence artificielle (IA) dédiées à la prévention sont présentes en France. Les maladies chroniques en concentrent le plus grand nombre, suivies de la perte d’autonomie et des actions sur les déterminants de santé.

    👉 Cette cartographie est accessible ici.

     

  • Cartographie des solutions d’IA en prévention présentes en France

    Un contexte national d’accélération de l’innovation

    Dotée de 170 millions d’euros, la stratégie nationale d’accélération de l’innovation en prévention, lancée par l’Agence de l’innovation en santé, s’appuie sur trois axes principaux : le premier dédié à la recherche sur les facteurs environnementaux affectant la santé, un autre à la démonstration de la valeur des innovations en vie réelle, et un troisième à l’industrialisation des technologies innovantes.

    Huit priorités de santé publique ont été identifiées dans le cadre de ce plan :

    • la lutte contre l’infertilité ;
    • la santé de l’enfant ;
    • la santé mentale ;
    • la prévention de la perte d’autonomie ;
    • les maladies chroniques (cancers, diabètes, maladies cardio-neurovasculaires et cardiométaboliques, maladies neurodégénératives …) ;
    • la promotion des comportements favorables à la santé, éducation à la santé, alimentation, activité physique (incluant l’APA), addictions (tabac, alcool, drogues…), sommeil, écrans, éducation à la vie affective et santé sexuelle ;
    • la vaccination et la prévention des maladies infectieuses ;
    • ainsi que les maladies rares et notamment dépistage néonatal et diagnostic des maladies rares.

    Dans cet article, Health & Tech Intelligence propose une cartographie des solutions d’IA présentes en France, réparties sur ces enjeux de la prévention.

    La lutte contre l’infertilité :

    Dans le domaine de l’infertilité, l’IA permet des progrès significatifs dans la prévention et la prise en charge, on décompte 4 solutions dédiées à ce premier axe :

    • Embryoly de Imvitro  permet aux professionnels de santé d’optimiser le processus de sélection des embryons lors de la fécondation in vitro, en améliorant les taux de réussite des procédures ;
    • Sonio Detect aide les praticiens à analyser les images d’échographies pour détecter des anomalies fœtales. La plateforme optimise le processus de décision médicale en fournissant des recommandations  personnalisées et en automatisant certaines tâches administratives liées à la gestion des examens échographiques ;
    • AI Merging Health est un logiciel basé sur l’intelligence artificielle pour l’évaluation des grossesses prénatales. Les produits proposés sont basés sur un service utilisant un algorithme d’IA permettant de détecter les grossesses à haut risque, ainsi qu’une évaluation quantitative du risque de mortalité maternel.
    • Ziwig propose un diagnostic Ziwig Endotest, un test innovant basé sur l’analyse des microARN dans la salive, permettant de diagnostiquer l’endométriose de manière rapide, précise et non invasive.

    La santé de l’enfant :

    L’IA de Crocos Go, développée par United Crocos, est une solution innovante dédiée au dépistage précoce des troubles cognitifs chez les enfants de 6 à 15 ans. Elle utilise une combinaison de neurosciences et d’intelligence artificielle pour identifier et évaluer des troubles comme le TDAH, les troubles de l’apprentissage (dyslexie, dyspraxie), les troubles du spectre autistique, ou encore les capacités liées au Haut Potentiel Intellectuel. La plateforme offre des ateliers ludo-éducatifs où les enfants interagissent avec des outils numériques comme la programmation de robots ou de jeux vidéo. Ces activités permettent de stimuler et évaluer leurs fonctions cognitives de manière automatisée, tout en offrant des outils de remédiation adaptés à chaque enfant.

    La solution de Mindplus quant à elle est un test neurocognitif numérique qui permet de mesurer l’attention, les fonctions exécutives et la prise de décision des utilisateurs. Il vise à détecter rapidement les premiers signes de troubles cognitifs afin d’améliorer la prévention chez les enfants.

    L’IA au service de la santé mentale :

    La prévention en santé mentale bénéficie également des avancées technologiques, avec des solutions innovantes visant à améliorer le suivi et le bien-être des patients. À ce titre, Callyope  propose une technologie basée sur la voix pour surveiller la santé mentale des patients, en particulier dans le domaine de la psychiatrie. Leur solution permet aux psychiatres de suivre à distance l’évolution des troubles psychiatriques à l’aide d’un test vocal d’une minute, analysé par un algorithme d’intelligence artificielle.

    Emocare est une solution centrée sur le bien-être émotionnel et mental, souvent via une application mobile ou un site web. Elle propose des outils de gestion des émotions, du stress et de l’anxiété.

    Cephalgo est une solution innovante qui utilise un dispositif EEG discret intégré dans des lunettes pour suivre les émotions en temps réel avec une précision médicale. Il permet d’analyser les fluctuations émotionnelles, de détecter les déclencheurs émotionnels et de proposer des exercices apaisants personnalisés.

    Logiciel d’aide au diagnostic et de télésurveillance des troubles de l’humeur, Emocare de Emobot analyse en continu les expressions faciales et vocales des patients via leurs appareils numériques. Le dispositif permet de détecter précocement les troubles, d’accompagner les médecins dans le suivi à distance de leurs patients, et d’intervenir en cas de rechute ou de détresse.

    Prévention et surveillance des maladies chroniques :

    Les avancées récentes en intelligence artificielle (IA) révolutionnent la gestion des maladies chroniques en offrant aux professionnels de santé des outils sophistiqués pour améliorer le suivi et la personnalisation des traitements. 22 solutions innovantes émergent dans ce domaine, en voici quelques unes dans le détail :

    • ExactCure propose une solution innovante basée sur l’intelligence artificielle pour personnaliser l’usage des médicaments. Leur technologie crée un “jumeau numérique” du patient, simulant l’efficacité et les interactions des médicaments dans le corps en fonction de paramètres individuels comme l’âge, le sexe, l’état rénal, et d’autres caractéristiques. Cette solution aide à prévenir les sous-doses, les surdoses et les interactions médicamenteuses, tout en optimisant le traitement, notamment pour les maladies chroniques​ ;
    •  Resilience Pro est conçu pour le suivi de patients atteints de cancer, en permettant l’analyse de l’évolution globale de la dynamique bio-médicale dans le but de détecter une évolution, une récidive ou une toxicité thérapeutique ;
    • W’asm et Connect’inh de Kap Code utilisent des technologies connectées pour surveiller les patients à distance atteints d’asthme ;
    • CardioLogs Holter et CardioLogs RPM de Philips apportent des solutions de surveillance cardiaque avancées permettant aux professionnels de santé de traiter plus rapidement les données ECG et d’identifier des anomalies cardiaques et de faciliter la prise de décision clinique ;
    • Zoï  permet un check up et un suivi global des indicateurs de santé. Ces outils s’intègrent dans les pratiques médicales pour améliorer la gestion proactive des maladies et optimiser la prévention ;
    • Hillo AI propose une plateforme d’accompagnement pour la gestion du diabète en utilisant la technologie des jumeaux numériques alimentés par des données réelles de patients. Ces jumeaux numériques permettent de simuler et prédire les niveaux de glucose en fonction de facteurs comme la dose d’insuline ou l’heure des repas ;
    • Siemens Healthineers propose une gamme avancée de solutions d’imagerie médicale. Le Brain MR et le Prostate MR permettent des examens précis par résonance magnétique pour l’évaluation des structures cérébrales et prostatiques, essentiels pour la détection précoce et le suivi des pathologies neurologiques et urologiques. Le Chest CT et le Chest X-ray offrent des outils performants pour l’imagerie thoracique, permettant un diagnostic rapide et détaillé des affections pulmonaires et cardiaques. Enfin, la solution Organs RT est dédiée à la radiothérapie, utilisant une technologie de pointe pour cibler avec précision les organes affectés par des cancers, optimisant ainsi le traitement tout en minimisant les effets secondaires.

    Le rôle essentiel des déterminants de santé :

    5 solutions innovantes basées sur l’intelligence artificielle apportent des réponses aux défis liés aux déterminants de santé

    • Hajime AI propose des solutions basées sur les sciences comportementales, notamment à travers la méthode Kumo. Elle utilise des techniques de profiling comportemental pour comprendre et influencer les comportements humains, en particulier dans le domaine de la santé. Leur approche aide à concevoir des plans d’action personnalisés pour les médecins, patients et industriels ;
    • 1Food1Me est une plateforme dédiée à la  nutrition basée sur l’intelligence artificielle, elle propose des recommandations alimentaires basées sur les besoins spécifiques des utilisateurs ;
    • Quitoxil (Klava Innovation) aide les fumeurs à stoper leur consommation grâce à des programmes personnalisés, combinant IA et approches comportementales ;
    • Fizzup propose une plateforme qui fournit des programmes d’entraînement personnalisés et des conseils de nutrition adaptés aux objectifs et au niveau de condition physique de chaque utilisateur.

    La prévention pour le maintien de l’autonomie :

    Dans le cadre de la prévention de la perte d’autonomie, plusieurs solutions innovantes ont vu le jour :

    • Auxivia a developpé un verre intelligent est conçu pour suivre et analyser la consommation hydrique des personnes âgées en temps réel. Il enregistre automatiquement les volumes de liquide bus par chaque personne et transmet les données au personnel soignant via une plateforme numérique ;
    •  Life plus de Dona Care dédiée aux  personnes âgées, est un dispositif basé sur la surveillance proactive, permettant de suivre en temps réel l’état de santé des résidents tout en respectant leur vie privée. L’objectif est d’alerter les équipes médicales rapidement en cas de détection de signaux préoccupants, comme des chutes ou des variations soudaines dans les habitudes quotidiennes, afin d’assurer une intervention rapide ;
    • Feet Me propose une semelle connectée dotée de capteurs permettant de collecter des données en temps réel sur la pression plantaire et la dynamique de la marche. Ces semelles peuvent être utilisées à des fins médicales pour le suivi des patients, notamment ceux atteints de maladies neurologiques, orthopédiques ou vasculaires.

    Répondre à la complexité des maladies rares :

    Les maladies rares, en raison de leur complexité, nécessitent des outils spécifiques pour améliorer leur prise en charge et accélérer le diagnostic. Des solutions innovantes ont été développées pour répondre à ces besoins.

    • MSCopilot d’Ad Scientiam est une application mobile spécialement conçue pour les patients atteints de sclérose en plaques. Cet outil digital permet de surveiller l’évolution de la maladie en réalisant des évaluations régulières via des tests cliniques validés, mesurant des fonctions clés comme la marche, la dextérité, la cognition, et la vision ;
    • AccelRare produit par Sanofi en collaboration avec  Medical et Intelligence Service (MSI) est une intelligence artificielle conçue pour accélérer le pré-diagnostic de 270 maladies rares, réduisant ainsi l’errance des diagnostiques. C’est un outil gratuit destiné aux professionnels de santé pour les aider à identifier rapidement les maladies rares à partir des symptômes des patients.

    Cartographie des entreprises proposant une solution d’IA en prévention

    Pour accéder à la base données des solutions dédiées à la prévention incluant de l’IA cliquez ici.

  • Cartographie des cas d’usage de l’IA en prévention et au service de la santé publique

    Des actions et interventions plus efficientes

    L’IA peut jouer un rôle essentiel dans l’identification des individus à haut risque et la prédiction des risques de maladie, permettant ainsi des interventions préventives en temps utile. En abordant les problèmes de santé à un stade précoce, les systèmes de santé publique peuvent réduire le besoin de traitements coûteux et d’hospitalisations, entraînant des économies substantielles. Des approches qui ont le potentiel de transformer les stratégies de prévention et de traitement, en permettant une action proactive et en optimisant les ressources.

    L’IA améliore ainsi la surveillance, la gestion des ressources et la lutte contre les inégalités dans le domaine de la santé, contribuant ainsi à rendre les interventions de santé publique plus efficaces et mieux ciblées.

    5 axes de l’usage de l’IA en prévention

    📌 Modélisation prédictive :

    Utilisation de l’IA pour analyser des données historiques et actuelles afin de prévoir des tendances futures, telles que l’évolution des épidémies ou l’apparition de maladies, permettant des interventions préventives ciblées.

    📌 Aide à la décision :

    L’IA fournit des analyses et des recommandations basées sur des données pour soutenir les professionnels de santé dans la prise de décisions éclairées et rapides en matière de prévention et de soins.

    📌 Changement des comportements :

    L’IA propose des solutions personnalisées, comme des recommandations de santé, pour encourager des habitudes de vie saines et prévenir les maladies chroniques en influençant positivement les comportements individuels.

    📌 Ciblage :

    L’IA identifie les populations à risque ou les zones géographiques nécessitant des interventions spécifiques, permettant ainsi une meilleure allocation des ressources et une efficacité accrue des actions de santé publique.

    📌 Optimisation des processus :

    L’IA améliore l’efficacité des systèmes de santé en automatisant et en optimisant les flux logistiques, les chaînes d’approvisionnement ou encore la distribution des ressources médicales, réduisant les coûts et les délais.

    Des cas d’usage dans 6 domaines de la prévention

    1️⃣ Surveillance des maladies et détection précoce des épidémies :
    L’IA analyse en temps réel les données sanitaires, détecte les tendances inhabituelles et anomalies (comme l’augmentation des recherches liées à des symptômes), émet des alertes précoces et modélise des scénarios prédictifs pour anticiper et atténuer les épidémies. Elle facilite aussi la coordination internationale en partageant rapidement les informations critiques.

    2️⃣ Prévision et modélisation des maladies infectieuses :
    L’IA permet une meilleure compréhension des dynamiques épidémiques grâce à l’intégration de multiples facteurs (environnementaux, démographiques). Elle détecte rapidement les anomalies et propose des scénarios prédictifs pour optimiser les ressources et les interventions, tout en s’adaptant aux conditions changeantes des épidémies.

    3️⃣ Amélioration de la distribution et de l’adhésion aux vaccins :
    L’IA prédit la demande vaccinale, identifie les populations à risque et optimise la logistique de distribution des vaccins. Elle aide également à sensibiliser contre l’hésitation vaccinale via des campagnes d’information ciblées et en automatisant les rappels pour les rendez-vous de vaccination.

    4️⃣ Analyse des déterminants de santé et lutte contre les inégalités :
    L’IA analyse les déterminants sociaux (revenus, logement, éducation) pour identifier les populations vulnérables et proposer des interventions ciblées. Elle contribue à assurer un accès équitable aux soins de santé, et guide les décideurs dans l’élaboration de stratégies visant à réduire les inégalités.

    5️⃣ Prédiction et prévention des maladies chroniques :
    L’IA identifie les individus à risque de maladies chroniques (diabète, maladies cardiaques) en analysant des facteurs de risque (génétiques, comportementaux). Elle aide à développer des plans de prévention personnalisés et soutient la surveillance continue des patients grâce à la télémédecine et à des recommandations pour des changements de mode de vie.

    6️⃣ Détection des produits de santé falsifiés ou de mauvaise qualité :
    L’IA détecte les anomalies dans les chaînes d’approvisionnement et les écarts visuels dans les produits pour repérer les médicaments falsifiés. Elle surveille les discussions en ligne, identifie les tendances suspectes et coordonne les actions entre les parties prenantes pour lutter contre la circulation de ces produits.

    Pour aller plus loin :

    👉 Plus de détails concernant chacun de ces cas d’usage peuvent être consultés dans la revue de la littérature réalisée pour cette étude H&TI dédiée à l’IA en prévention : Comment l’IA peut-elle soutenir la prévention et renforcer la santé publique ?

    Cartographie des cas d’usage :

     

    Cartographie des cas d'usage de l'IA en santé - @ Health & Tech Intelliegnce
    Cartographie des cas d’usage de l’IA en santé – @ Health & Tech Intelliegnce